Ponte para a Integração

Cálculo de uma variável a partir dos primeiros princípios

Nas duas últimas lições, somaste uma lista de números e perguntaste para onde caminhava o total acumulado. Agora damos um salto ousado: e se as coisas que estamos a somar forem infinitas e infinitamente finas? Esse único movimento — somar pedaços minúsculos e depois passar ao limite — é toda a ideia da integral.

Vê a imagem. Queres a área sob uma curva, mas o topo é ondulado, por isso não há uma única altura para multiplicar pela largura. Então dás um jeito, com cuidado: cobre a região com retângulos verticais finos, cada um tão estreito que a curva fica quase plana ao longo dele. Soma as áreas. Não obténs a resposta exata — os topos dos retângulos ficam acima ou abaixo da curva — mas chegas perto. Em seguida, torna os retângulos ainda mais finos.

Para encontrar a área de uma região com uma forma invulgar, imagine preenchê-la com muitas tiras verticais finas, como empilhar uma fila de moedas lado a lado debaixo da curva. Cada tira é tão estreita que o seu topo é quase plano, pelo que a pode tratar como um simples retângulo e somar as áreas. Quanto mais finas cortar as tiras — quanto mais pequeno tornar o Δx — mais perfeitamente a pilha preenche a região, e a área que obtém aproxima-se da resposta exata.

Onde isto aparece no MLEsta é a ponte para toda a probabilidade contínua. Uma esperança E[f(X)] = ∫ f(x)p(x) dx é exatamente este limite de uma soma e, quando um modelo não consegue calculá-la com exatidão, recorre ao Monte Carlo: substitui a integral por uma média sobre amostras aleatórias, que não é mais do que uma soma ao estilo de Riemann. Toda a "média sobre uma distribuição" dentro de um modelo generativo está a…
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